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LARCENCIEL - site de Michel Simonis
Slogan du site

"To do hay qui ver con todo" (tout a à voir avec tout) Parole amérindienne.
Comprendre le présent et penser l’avenir. Cerner les différentes dimensions de l’écologie, au coeur des grandes questions qui vont changer notre vie. Donner des clés d’analyse d’une crise à la fois environnementale, sociale, économique et spirituelle, Débusquer des pistes d’avenir, des Traces du futur, pour un monde à réinventer. Et aussi L’Education nouvelle, parce que Penser pour demain commence à l’école et présenter le Mandala comme outil de recentrage, de créativité et de croissance, car c’est aussi un fondement pour un monde multi-culturel et solidaire.

Michel Simonis

Le sens des mots
Article mis en ligne le 27 mars 2023
dernière modification le 31 mars 2023

J’ai voulu m’y retrouver dans une série de termes auxquels je ne comprenais rien...
Un peu de vocabulaire :
 agrégateurs de flux
 Agrégateurs de recherche verticale
 agrégateur horizontal
 navigateurs
 systèmes d’exploitation
 moteurs de recherche...
 Web sémantique
 moteurs de recherche boutiques (boutique search engines)
 moteurs de recherche horizontaux
 curation
 deep learning (vir l’empreinte carbone du deep learning)
 chatbot
 intelligence artificielle dite "générative"
 l’apprentissage supervisé...

Juste pour les citer et les distinguer, il y a les essentiels du net :
 agrégateurs de flux (Microsoft outlook, Thunderbird, Apple Mail, Netwibes, etc),
 navigateurs (Windows, Linux, Mac OS),
 systèmes d’exploitation (Linux, Android, iOs, Windows),

On pourrait aussi creuser du côté des moteurs de recherche et des "algorithmes" (voir par exemple Wikipedia)

Mais commençons par l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qu’un chatbot : définition et guide

Un chatbot, aussi appelé « agent conversationnel », est un programme informatique capable de simuler une conversation avec un ou plusieurs humains par échange vocal ou textuel.

Un chatbot est une application qui peut imiter une vraie conversation avec un utilisateur dans sa langue naturelle. Les chatbots permettent la communication via texte ou audio sur des sites Web, des applications de messagerie, des applications mobiles ou par téléphone.

Histoire du chatbot et avènement de l’intelligence artificielle

Historiquement, le premier chatbot nommé Eliza fut créé en 1966 par Joseph Weizenbaum, professeur au MIT (Massachusetts Institute of Technology), aux États-Unis. Le programme, qui simulait un psychothérapeute rogérien, reformulait la plupart des affirmations de son interlocuteur en questions qu’il lui posait en retour.

À l’origine, le chatbot fonctionne en s’appuyant sur une base de données de questions-réponses qui sont déclenchées en fonction de certains mots-clés repérés dans la conversation. Mais les progrès de l’intelligence artificielle, plus précisément de l’apprentissage automatique, ont permis de créer des agents conversationnels beaucoup plus évolués dotés d’un système d’analyse du langage naturel très performant et capables de s’améliorer au fur et à mesure de leur utilisation.

Apple (avec Siri), Google (avec Google Now), Facebook ainsi que Microsoft (avec Cortana) ont beaucoup investi dans le développement des agents conversationnels pour en faire de véritables assistants.

À terme, les chatbots pourraient même se substituer aux applications mobiles en proposant un mode d’interaction beaucoup plus simple et intuitif. Les champs d’application des chatbots sont potentiellement illimités et leur perfectionnement est désormais corrélé aux progrès de l’intelligence artificielle

Définition de l’intelligence artificielle  : L’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence réelle. L’IA se retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines d’application.

La notion voit le jour dans les années 1950 grâce au mathématicien Alan Turing. Dans son livre Computing Machinery and Intelligence, ce dernier soulève la question d’apporter aux machines une forme d’intelligence. Il décrit alors un test aujourd’hui connu sous le nom « Test de Turing » dans lequel un sujet interagit à l’aveugle avec un autre humain, puis avec une machine programmée pour formuler des réponses sensées. Si le sujet n’est pas capable de faire la différence, alors la machine a réussi le test et, selon l’auteur, peut véritablement être considérée comme « intelligente ».

De Google à Microsoft en passant par Apple, IBM ou Facebook, toutes les grandes entreprises dans le monde de l’informatique planchent aujourd’hui sur les problématiques de l’intelligence artificielle en tentant de l’appliquer à quelques domaines précis. Chacun a ainsi mis en place des réseaux de neurones artificiels constitués de serveurs et permettant de traiter de lourds calculs au sein de gigantesques bases de données.

L’intelligence artificielle, un potentiel infini

Les possibilités de l’IA semblent s’accroître de manière exponentielle. 
Ces dernières années, nous sommes passés du simple chatbot à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’aide à la prise de décisions cruciales, que ce soit dans le domaine médical ou militaire. 
Derrière l’intelligence artificielle, se cache une multitude d’appareils qui ont un dénominateur commun : le machine learning. Cette technologie permet de stocker une grande quantité de données dans un cerveau ou réseau neuronal virtuel. On distingue l’intelligence artificielle forte de l’intelligence artificielle faible. La première inclut les machines capables d’agir de façon intelligente, mais aussi d’assimiler des concepts abstraits et d’avoir une véritable conscience proche des sentiments éprouvés par les êtres humains. Les machines qui se limitent à résoudre des problèmes entrent dans la catégorie d’intelligence artificielle faible.

C’est en réalité un système de statistiques sophistiqué et très performant qui conduisent la machine à prendre une décision ou à avoir le comportement attendu. Pour mesurer son degré d’intelligence, une machine est soumise au test de Turing. Ce test porte le nom de l’inventeur de l’IA, Alan Turing. Ce mathématicien britannique fut l’un des premiers à se demander, en 1950, si une machine était capable de penser. Le test de Turing consiste à converser avec la machine et à lui demander de créer quelque chose avec des critères précis qu’elle se doit de respecter.

https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/


Avant de voir la suite, voici un petit tour du côté de la préhistoire du Net : les algoritmes et les serps.

les algorithmes n’ont rien à voir avec les rythmes !

https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme

Un algorithme est une méthode générale pour résoudre un type de problèmes. Il est dit correct lorsque, pour chaque instance du problème, il se termine en produisant la bonne sortie, c’est-à-dire qu’il résout le problème posé.

Le mot algorithme a une longue histoire.
’Al-Khwârizmî (en arabe : الخوارزمي) est un mathématicien persan du ixe siècle, dont le nom est relatif au Khwarezm, une région située au Sud de la mer d’Aral.
Au ixe siècle, il écrit en arabe un traité qui sera traduit en latin au xiie siècle sous le titre Algoritmi de numero Indorum. "Algoritmie des nombres indiens". Algoritmie est la latinisation de son nom par les traducteurs : Alchoarismi puis Algorismi, Algorismo, Algoritmi.

Un de ses ouvrage a d’ailleurs donné son nom à l’algèbre.

Le mathématicien perse Al-Khwârizmî, actif entre 813 et 833 est le premier à avoir systématisé des algorithmes. Dans son ouvrage Abrégé du calcul par la restauration et la comparaison, il étudie toutes les équations du second degré et en donne la résolution par des algorithmes généraux. Il utilise des méthodes semblables à celles des Babyloniens, mais se différencie par ses explications systématiques là où les Babyloniens donnaient seulement des exemples.

Le savant andalou Averroès (1126-1198) évoque une méthode de raisonnement où la thèse s’affine étape par étape, itérativement, jusqu’à une certaine convergence et ceci conformément au déroulement d’un algorithme. À la même époque, au xiie siècle, le moine Adelard de Bath introduit le terme latin de algorismus, par référence au nom de Al Khuwarizmi. Ce mot donne algorithme en français en 1554.

Joannes Sacrobosco, moine ayant étudié à Oxford est reçu à l’université de la Sorbonne le 5 juin 1221. C’est vers cette date qu’il compose De Algorismo. Il est l’un des premiers docteurs du Moyen Âge à utiliser les écrits astronomiques des Arabes, considéré d’ailleurs en Angleterre comme ayant introduit l’usage des « chiffres » (sifer) que le pape Sylvestre II avait tenté en vain de répandre plus tôt.

Dès 1240, Aagoritmie désigne alors aussi un nouveau système de numération, le système de numération de position avec le zéro.

L’algorithmique intervient de plus en plus dans la vie quotidienne, recette de cuisine, tissage, tricot, casse-tête (comme le cube Rubrik), soins infirmiers, code juridique…

Les progrès de ce qu’on appelle l’intelligence artificielle s’appuient sur un algorithmique de plus en plus complexe qui devient l’un des rouages cachés du Web 2.0 et des grands réseaux sociaux.

Nouveaux enjeux, éthiques liés à l’intelligence artificielle : à partir des années 2000, ce qui est appelé « algorithmique » est un ensemble de « boîtes noires » (autrement dit de processus informatiques dont on ne sait pas ce qu’il y a à l’intérieur) qui exploitent et influencent les comportements inconscients des consommateurs, et des électeurs.


SERPs

L’acronyme SERP pour Search Engine Results Page désigne tout simplement une page de résultats suite à une requête lancée sur un moteur de recherche. Elle est présentée sous la forme d’une succession de liens renvoyant chacun vers des pages et sites web, les uns en dessous des autres.

La SERP propose une sélection des liens considérés comme les plus pertinents par rapport à l’intention de recherche : information, achat, prise de décision, etc. Plus simplement, il s’agit de la page web qui s’affiche lorsqu’un internaute effectue une recherche sur un moteur de recherche comme Google ou Bing. 
En général, il y a un nombre limité de résultats sur chaque SERP. Le moteur de recherche sélectionne en premier ceux qui lui semblent les plus aptes à satisfaire la demande de l’internaute. Le plus souvent, on compte dix liens naturels, entre une et trois publicités et le nombre de résultats enrichis varie beaucoup. Il faut parfois scroller un peu pour voir tous les résultats. La SERP 1 désigne la première page, SERP 2 la seconde et ainsi de suite. 

De nombreuses études démontrent que les internautes cliquent surtout sur les trois premiers résultats de la SERP 1. Au-delà de la SERP 3, c’est-à-dire du trentième résultat proposé, les chances d’obtenir un clic sont très minces. 

https://www.journaldunet.fr/web-tech/dictionnaire-du-webmastering/1203527-serp-search-engine-result-page-definition-traduction/